В двумерном случае переход к новому признаковому пространству в рамках метода главных компонент действительно подразумевает изменение системы координат. Давайте разберем предложенные варианты:

• a. Поворот исходной системы координат - Это правильный ответ. Метод главных компонент (PCA) включает в себя нахождение новых осей, которые представляют собой направления максимальной дисперсии данных. Эти новые оси являются линейными комбинациями исходных признаков и, следовательно, можно рассматривать их как поворот исходной системы координат.
• b. Сужение исходной системы координат - Это не совсем верно. Хотя PCA может уменьшать размерность данных, это не означает, что система координат сужается. Мы просто переходим к новому пространству, где главные компоненты могут быть более "сжатыми" в некоторых направлениях, но это не сужение в привычном понимании.
• c. Сдвиг исходной системы координат - Это тоже неверно. Сдвиг системы координат подразумевает перемещение всех точек в пространстве, что не является задачей метода главных компонент. PCA не изменяет положение данных, а изменяет их представление.

Таким образом, верный ответ - a. Поворот исходной системы координат.